Detection of Fake Accounts in Social Media
Автор
Voitovych, O.
Kupershtein, L.
Holovenko, V.
Войтович, О. П.
Куперштейн, Л. М.
Головенько, В. О.
Дата
2022Metadata
Показати повну інформаціюCollections
- Наукові роботи каф. ЗІ [357]
Анотації
Social media is becoming increasingly used as a source of information, including events
during warfare. The fake accounts of the social media are often used for a variety of cyber-attacks,
information-psychological operations, and social opinion manipulating during warfare. The analysis
of online social media research methods are carried out, the main metrics and attributes of fake
accounts in Facebook are investigated. Each metric is assigned to the appropriate categories for the
convenience of their analysis and gets a certain number of points depending on conditions from 0 to
3, which indicate how much every of the metrics influenced on conclusion about the fakeness of the
account. The levels of influence have the following meanings: 0 – no influence, 1 – weak influence,
2 – significant influence, 3 – critical influence. For example, if the histogram feature reaches level
3, this means that the parameter characterizing this feature has a critical impact on account fakeness.
Otherwise, if the column is at 0 or 1 level, this means that the parameter is inherent in the real
account. Thus, based on the level of each of the parameters, we conclude on the fakeness or reality
of a certain account. The following metrics are analyzed: likes, friends, posts and statuses, personal
information about the user and the photos, considering their possible parameters and influence on
the status of the account. Each metric is assigned to the appropriate categories for the convenience
of their analysis. A decision-making system based on a supported vector machine is developed and
has 9 inputs and single output. A series of experimental research was conducted where account
analyzing as well as parameters extracting and selection are realized on Facebook. The classifier
accuracy of the fake accounts detection is 97% with the special prepared dataset of the real and fake
account parameters. Соціальні мережі все частіше використовуються як джерело інформації, в тому
числі про події під час війни. Фейкові акаунти в соціальних мережах часто використовуються
для різноманітних кібератак, інформаційно-психологічних операцій та маніпулювання
суспільною думкою під час війни. Проведено аналіз методів дослідження соціальних мереж,
досліджено основні показники та ознаки фейкових акаунтів у мережі Facebook. Кожний
показник ідентифікується певною кількість балів залежно від умов від 0 до 3, які вказують на
те, наскільки кожен із них впливає на висновок про фейковість облікового запису. Рівні
впливу мають такі значення: 0 – не впливає, 1 – слабкий вплив, 2 – значний вплив, 3 –
критичний вплив. Наприклад, якщо у рівень впливу у деякого параметра визначений як 3 - це
означає, що даний параметр суттєво вказує на фейковість облікового запису. В іншому
випадку, якщо показник знаходиться на рівні 0 або 1 - це означає, що таке значення параметру
більш властиве реальному обліковому запису. Таким чином, за рівнем кожного з параметрів
ми робимо висновок про фейковість або реальність певного акаунта. Аналізуються такі
параметри облікового запису: лайки, друзі, пости та статуси, особиста інформація про
користувача та фотографії з урахуванням їх можливих параметрів та впливу на статус
облікового запису. Кожна метрика віднесена до відповідних категорій для зручності їх
аналізу. Розроблено систему підтримки прийняття рішень щодо фейковості облікового
запису соціальної мережі Facebook на основі метода опорних векторів у якості
класифікатора, який на вхід отримує 9 параметрів, що характеризують обліковий запис і на
виході дає передбачення чи акаунт реального користувача чи ні. Було проведено серію
експериментальних досліджень, у яких реалізовано аналіз акаунтів. Точність класифікатора
виявлення фейкових акаунтів після навчання на тестових даних становить 97%.
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей ресурс:
http://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/37671